最近火的一塌糊涂DeepSeek！很多人也趁着AI的翻红开始利用机器学习发顶刊。
而且，2024年的诺贝尔化学奖发给了“人工智能”，加上之前诺贝尔物理学奖颁给了神经网络领域，AI再次击败了人类。
2024年诺贝尔化学奖获得者
诺贝尔奖颁给人工智能无疑再次印证了目前AI在科学领域里面巨大的影响力，AI for Science的研究范式再次被众多研究者们关注。感叹之余，许多研究者开始思索如何将人工智能、机器学习应用于自己的研究领域。然而对于大部分化学科学的研究者，AI仍是一个较新的工具，基本原理，使用方法，应用技巧等都有或多或少的疑惑。
有意思的神经网络模型
机器学习在材料科学领域的应用中最吸引人的是新材料的研发。
机器学习是一种数据处理的方法，因而要使用机器学习方法，首先需要有充足的数据。
十年前，这可能是机器学习在该领域使用的一个问题，而现在，计算机计算能力与大批量实验开展能力逐年提升，材料学相关数据库的数据量也越来越多。
数据库重要性的提升使得了解数据库的使用变得更为重要，数据库使用、数据库与高通量筛选结合、与机器学习的结合也开始进入研究的高速发展期。
材料科学的数据日益增多
为了有效降低大家入门机器学习的门槛，华算科技黄老师原创设计了Python与机器学习系列课程，课程从零基础开始，结合化学与材料学的研究案例，学习完成后可快速使用到自己的研究之中。
Python零基础科研数据分析专题培训：
Python编程/数据处理/文件读写/Python绘图/科研案例
机器学习在电催化领域的应用培训：
线性模型/模型评价/约束项/神经网络/分类算法/回归算法/集成学习/XGBoost/描述符/预处理
机器学习基础培训：
催化/电池/动力学/有机/力学等，数据库学习/集成学习/性质预测/聚类
神经网络与材料/化学专题培训：
深度学习/神经网络/多分类任务/膜电极/高熵合金/机器学习原子势
高通量计算与数据库培训：
材料科学数据库，催化吸附/MOF数据库，ASE模块，MongoDB，MySQL，高通量筛选等
报名方式：
5个课程同时报名可享额外优惠！
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黄博士
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华算科技全职技术专家，武汉大学本科，北京大学博士，新加坡国立大学访问学者。目前已发表SCI文章共20篇，其中第一作者文章5篇，单篇最高影响因子>40。
从事理论计算与实验化学研究工作十二年，擅长使用机器学习进行化学理论的研究及实验数据的处理，曾获华中地区数学建模邀请赛三等奖，北京大学游戏AI对抗全国邀请赛第四名等相关奖项。
课程针对编程零基础学员，并包含实验与计算中常见的科研数据处理案例。同学们学习完成后可直接将Python应用于自己的研究数据后处理之中，适合有数据分析需求的实验课题组/计算课题组同学。
课程包括：线性模型/模型评价/约束项/神经网络/分类算法/回归算法/集成学习/XGBoost/描述符/预处理
课程须知：本次课程报名需有一定的Python代码基础，零基础同学请选择《Python数据分析》
